Tencent stellt Hy4 mit 770 Milliarden Parametern vor: KI-Tools erhalten Sehvermögen und Computersteuerung

Hy4 wechselt vom Beantworten von Fragen zur Erledigung von Aufgaben

Tencent hat am 4. November 2026 um die Mittagszeit die offizielle Version seines KI-Modells Hunyuan Hy4 veröffentlicht. Das Modell mit 770 Milliarden Parametern kann nun auch Bilder verstehen und Computer bedienen. Tencent integriert es in Produkte für den Arbeitsplatz, die Programmierung und den privaten Gebrauch. Die herunterladbaren Modellgewichte sollen noch folgen.

Das Unternehmen zufolge gehört Hy4 inzwischen zu den leistungsstärksten offenen Modellen. Es befolge Anweisungen besser, verstehe lange Dokumente und erledige mehrstufige Aufgaben zuverlässiger. Die Entwickler räumen zugleich einen erheblichen Abstand zu den führenden geschlossenen Modellen ein, deren zugrunde liegende Gewichte unter der Kontrolle ihrer Eigentümer bleiben.

Tencent stützt seine Argumentation vor allem auf Ergebnisse im Arbeitsalltag und nicht allein auf die Modellgröße. Bei einer gemeinsam mit Tencent Financial Technology, kurz FiT, organisierten Bewertung von Finanzaufgaben prüften 213 Fachleute 579 reale Aufgaben. Hy4 erzielte 3,04 Punkte und lag damit vor den anderen offenen Modellen in diesem Vergleich.

Die Veröffentlichung bringt auch eine praktische Neuerung: Hy4 kann Bilder interpretieren und grafische Computeroberflächen bedienen, nicht nur über die Kommandozeile arbeiten. Tencent hat das Modell für Spezialprogramme wie Blender und CAD-Werkzeuge sowie für Aufgaben trainiert, bei denen zwischen Anwendungen gewechselt wird. Für Nutzerinnen und Nutzer soll sich der Schwerpunkt damit vom Erhalt von Anweisungen hin zur tatsächlichen Ausführung eines größeren Teils der Arbeit verlagern.

Von der Vorschau im August zur Veröffentlichung im November

Hy4 wurde in zwei klar voneinander abgegrenzten Versionen veröffentlicht. Die Vorschau erschien am 28. August mit insgesamt 770 Milliarden Parametern, 49 Milliarden aktiven Parametern pro Token und einem Kontextfenster von rund einer Million Token. Die November-Version ergänzt neue Funktionen und Verbesserungen, behält aber die zentrale Modellgröße bei.

Das Hunyuan-Team von Tencent erläuterte den Zweck der Vorschau in seiner Mitteilung zur Veröffentlichung:

„Heute veröffentlichen wir die Hy4-Vorschau, unser bislang leistungsfähigstes Modell“,

Seitdem hat Tencent das Modell stärker auf Büroarbeit, Softwareentwicklung, Finanzen und Forschung ausgerichtet. Die Veröffentlichungsabfolge trennt zudem die bereits bereitgestellte Vorschau von der endgültigen Version, deren Gewichte und Systemkarte noch veröffentlicht werden sollen.

• Februar 2026: Tencent baute die Infrastruktur von Hunyuan um. Danach veröffentlichte das Team laut Tencent Cloud im Durchschnitt alle zwei Monate ein größeres Modell-Update.
• 28. August: Die Hy4-Vorschau erschien mit insgesamt 770 Milliarden Parametern und einer Apache-2.0-Lizenz.
• 29. Oktober: Dowson Tong, Senior Executive Vice President von Tencent und CEO der Cloud and Smart Industries Group, kündigte die bevorstehenden Veröffentlichungen von Hy4 und Hy4 flash auf dem Global Digital Ecosystem Summit von Tencent an.
• 4. November: Die offizielle Version von Hy4 wurde in mehreren Tencent-Produkten freigeschaltet.
• 4. bis 15. November: WorkBuddy und CodeBuddy bieten Nutzern ein begrenztes kostenloses Kontingent.
• 31. Dezember 2026: Der beworbene Rabattzeitraum für Tencent Cloud TokenHub endet.

Was 770 Milliarden Parameter bedeuten

Parameter sind die numerischen Einstellungen, die ein Modell während des Trainings lernt. Sie beeinflussen, wie es Muster erkennt, Anweisungen befolgt und Antworten erzeugt. Hy4 verfügt über deutlich mehr Parameter als die Vorgängerserie Hy3, die weniger als 300 Milliarden hatte.

Die Vorschau verwendet eine Mixture-of-Experts-Architektur. Statt bei jedem Token alle Teile des Modells einzusetzen, leitet sie die Arbeit an ausgewählte spezialisierte Netzwerke weiter. Ein Token ist eine kleine Texteinheit, etwa ein Wort oder ein Wortteil.

Bei der Vorschau sind pro Token rund 49 Milliarden Parameter aktiv, also etwa 6,4 Prozent der insgesamt 770 Milliarden. Die Architektur umfasst 78 Schichten. Die meisten enthalten 256 weitergeleitete Experten; pro Token werden acht davon sowie ein gemeinsamer Experte ausgewählt. Durch diese selektive Vorgehensweise sinkt der Rechenaufwand pro Schritt, während ein deutlich größerer Bestand an erlerntem Wissen verfügbar bleibt.

Das Kontextfenster der Vorschau fasst rund eine Million Token. Der Kontext umfasst das Material, mit dem ein Modell gleichzeitig arbeiten kann, darunter Anweisungen, Dokumente und frühere Gesprächsbeiträge. Ein großes Fenster ist bei Projekten mit vielen Dateien oder umfangreichen Akten hilfreich. Wenn Details aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden müssen, kommt es jedoch weiterhin auf die Qualität der Schlussfolgerungen des Modells an.

Für den Betrieb eines Modells dieser Größe sind erhebliche Speicher- und Rechenressourcen erforderlich. Die Auswahl von weniger Experten verringert zwar den Rechenaufwand, doch die gesamten Gewichte müssen weiterhin gespeichert und zugänglich sein. Für die meisten Nutzerinnen und Nutzer wird ein Cloud-Dienst oder eine Anwendung wie WorkBuddy der praktikable Weg zu Hy4 sein.

Bildverstehen und Computerbedienung erweitern das Aufgabenspektrum

Hy4 ist das erste Hunyuan-Flaggschiffmodell mit visueller Wahrnehmung. Tencent zufolge kann es Bilder detailliert verarbeiten, komplexe Diagramme analysieren und visuell dargestellte mathematische Aufgaben lösen. So kann es Informationen nutzen, die sich nur schwer in einer reinen Texteingabe erfassen lassen.

Die Bedienung von Computern erweitert die Möglichkeiten zusätzlich. Hy4 kann Befehle in der Kommandozeile mit Aktionen in grafischen Oberflächen verbinden und so anwendungsübergreifend arbeiten, statt sich ausschließlich auf Textantworten oder vorgegebene Schnittstellen zu Diensten zu stützen. Tencent zufolge wurde das Modell speziell für Blender, CAD-Software und längere Aufgaben mit mehreren Anwendungen trainiert.

Ein KI-Agent ist ein System, das Schritte zur Erreichung eines Ziels unternimmt, Werkzeuge einsetzt und sein Vorgehen anhand der Ergebnisse anpasst. Hy4s visuelle Fähigkeiten und Computerbedienung erweitern die Arten von Schritten, die ein solcher Agent versuchen kann. Ein Diagramm, ein Anwendungsfenster oder eine Designoberfläche kann Teil der Aufgabe werden, statt dass Nutzer den Inhalt manuell beschreiben müssen.

Tencent zufolge kann die offizielle Version auch längere Aufgaben effektiver bewältigen und ihren Denkprozess effizienter einsetzen. Damit reagiert das Unternehmen auf Schwächen der Vorschau, darunter zu langes Nachdenken über schwierige Aufgaben und wiederholte Selbstkontrollen. Wer auf ein fertiges Dokument oder eine Softwareänderung wartet, verliert durch unnötige Prüfungen nicht nur Zeit, sondern verursacht auch zusätzliche Rechenkosten.

WorkBuddy macht das Modell zum Büroprodukt

Tencent hat Hy4 über Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, den intelligenten Assistenten Dayuan in WeCom und ima eingeführt. Über externe Plattformen ist der Zugang unter anderem über OpenRouter möglich. Weitere Tencent-Dienste, darunter QQ, Honor of Kings, Peacekeeper Elite, WeChat Read und Tencent News, arbeiten noch an der Integration.

WorkBuddy ist zentral für Tencents Strategie im Bürobereich. Über die WeCom-Suite kann Hy4 Arbeitsinformationen aus Chats, E-Mails, Dokumenten, Kalendern und Besprechungen verknüpfen. Werden diese Unterlagen zusammengeführt, kann das Modell Aufgaben erledigen, für die Beschäftigte sonst mehrere Ablageorte durchsuchen und die relevanten Informationen selbst zusammentragen müssten.

Bei der WorkBuddy-Bewertung von Tencent erzielte Hy4 einen durchschnittlichen Effektivitätswert von 83,18 und eine Erfolgsquote von 96,15 Prozent. Das Unternehmen zufolge belegte es unter den heimischen Wettbewerbern in neun von zwölf Szenarien den ersten Platz, also in drei Vierteln der getesteten Kategorien. Die Bewertungsskala und die vollständigen Bedingungen der Aufgaben wurden in der Mitteilung zur Veröffentlichung nicht näher erläutert.

Tencent berichtet außerdem von Verbesserungen bei Darstellung, Stabilität und Bedienbarkeit der WorkBuddy-Funktion, mit der Menschen und KI gemeinsam schreiben. Die Verbindung von Modell- und Produktentwicklung spiegelt Tongs erklärten Schwerpunkt wider: Entscheidend sei, was Nutzer in einem konkreten Einsatzbereich gewinnen, nicht allein die Zahl der Parameter oder die Benchmark-Ergebnisse.

Finanzaufgaben zeigen Fortschritte und verbleibende Fehler

Für den Finanzbereich gab es ein eigenes Trainings- und Bewertungsprogramm. Tencent zufolge richtete das Unternehmen Tausende Arbeitsumgebungen ein und entwickelte mehr als 10.000 hochwertige Aufgaben auf Grundlage realer Finanzszenarien. Anschließend organisierte es gemeinsam mit FiT die Bewertung durch 213 Fachleute.

Bei 579 Finanzaufgaben erreichte Hy4 3,04 Punkte. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 kam auf 2,97 Punkte, Kimi K3.1 Pro und GLM-5.3 jeweils auf 2,68. Der Vorsprung vor DeepSeek betrug 0,07 Punkte. Bei der internen IRAB-Bewertung von Xuntu Technology verbesserte sich Hy4 gegenüber der Vorschau um 12,03 Prozentpunkte.

Tencent prüfte auch faktische Fehler. Nach Verbesserungen beim Abruf aktueller Informationen, beim Zusammenführen von Quellen und bei der Konsistenzprüfung sank die Halluzinationsrate von 12,95 Prozent in der Vorschau auf 7,2 Prozent. Eine Halluzination ist eine Antwort, die erfundene oder falsche Informationen als Tatsachen darstellt. Der Rückgang betrug 5,75 Prozentpunkte beziehungsweise rund 44 Prozent gegenüber dem vorherigen Wert.

Fehler, die auf bloßes Raten zurückgeführt wurden, gingen von 23,1 auf 5,6 Prozent zurück, ein Minus von 17,5 Prozentpunkten. Die verbleibenden Fehler sind im Finanzbereich wichtig, denn eine falsche Zahl kann sich durch eine Tabellenkalkulation fortpflanzen und das Endergebnis beeinflussen. Finanzberichte, Formeln und Quellenangaben müssen weiterhin von Menschen geprüft werden, bevor sie als Grundlage für Anlage- oder Geschäftsentscheidungen dienen.

Eine dokumentierte WorkBuddy-Aufgabe veranschaulicht den Umfang der Arbeit, die Hy4 bewältigen kann. Das Modell sollte Finanzberichte von Tencent, Alibaba und Baidu ab 2020 zusammentragen und die Geschäfte der Unternehmen aus vier fachlichen Perspektiven vergleichen. Die Aufgabe dauerte 41 Minuten und 51 Sekunden. Das Ergebnis umfasste ein zwölfseitiges PDF, acht Diagramme, Tabellen mit Finanzdaten und eine Excel-Arbeitsmappe mit 183 neu berechenbaren Formeln. Ein Download-Protokoll hielt Adressen, Status, Dateigrößen und Fehlergründe fest.

Benchmark-Zuwächse brauchen Einordnung

Die Hy4-Vorschau wurde in einer anderen Bewertung von Tencent geprüft: 163 interne Fachleute bewerteten 203 Entwicklungsaufgaben, ohne zu wissen, welches Modell die jeweilige Antwort erzeugt hatte. Im Durchschnitt kam die Hy4-Vorschau auf 2,99 von vier Punkten, Kimi K3 auf 2,94 und GLM-5.3 auf 2,92.

Im Vergleich mit GLM-5.3 gewann die Hy4-Vorschau 46,8 Prozent der Vergleiche, 12,8 Prozent endeten unentschieden und 40,4 Prozent gingen verloren. Gegen Kimi K3 gewann sie 51,2 Prozent der Vergleiche, 7,9 Prozent endeten unentschieden und 40,9 Prozent gingen verloren. Die Zahlen zeigen in dieser konkreten Aufgabengruppe einen moderaten durchschnittlichen Vorteil; die Wettbewerber gewannen dennoch viele Vergleiche.

Bei der Bewertung von Entwicklungsaufgaben und der Finanzbewertung im November kamen unterschiedliche Aufgaben, Teilnehmende und Versionen der Konkurrenzmodelle zum Einsatz. Die Punktzahlen beschreiben daher getrennte Prüfungen. Tencents interne Bewertung liefert Einblicke in die Leistung bei Büroaufgaben. Unabhängige Tests bleiben jedoch nötig, um festzustellen, wie breit sich die Ergebnisse auf andere Aufgaben übertragen lassen.

Für die offizielle Version meldet Tencent gegenüber der Vorschau Verbesserungen von 19,1 Prozent bei GameDev und 9,8 Prozent bei GameLogic. Bei der Entwicklung habe man sich auf komplexe Frontend-Interaktionen, Geschäftslogik, Zustandsverwaltung und die Verbindungen zwischen Frontend- und Backend-Systemen konzentriert. Einfach ausgedrückt: Die Software soll sich bei der Nutzung korrekt verhalten und nicht nur fertig aussehen.

Tencent zufolge kann Hy4 außerdem wissenschaftliches Schlussfolgern, Programmieren und die Ausführung längerer Aufgaben miteinander verbinden. Das Unternehmen hat die Modelle HyCell für die Darstellung einzelner Zellen und HyPDE für physikalische Felder veröffentlicht. Beide seien mit Unterstützung von Hy4 und Hyra2.0 entwickelt worden. Bei den Vorbereitungen zur rekursiven Selbstverbesserung soll KI dabei helfen, KI zu verbessern. Tencents unmittelbarer kommerzieller Vorstoß konzentriert sich derweil auf bereits verfügbare Produkte.

Preise bleiben unverändert, offene Veröffentlichung steht bevor

Die angegebenen API-Preise für Hy4 entsprechen denen der Vorschau: sechs Yuan pro einer Million Eingabe-Token, 18 Yuan pro einer Million Ausgabe-Token und 0,3 Yuan pro einer Million zwischengespeicherter Eingabe-Token. Eingaben sind die an das Modell übermittelten Inhalte, Ausgaben die erzeugten Inhalte. Zwischengespeicherte Eingaben sind bereits verarbeitete Inhalte, die ein Dienst kostengünstiger erneut verwenden kann.

Tencent Cloud TokenHub berechnet bis zum 31. Dezember 2026 die Hälfte der angegebenen Preise. Während des Angebots kostet eine Million Eingabe-Token damit drei Yuan, eine Million Ausgabe-Token neun Yuan und eine Million zwischengespeicherte Eingabe-Token 0,15 Yuan. Eine Aufgabe mit einer Million gewöhnlicher Eingabe-Token und einer Million Ausgabe-Token würde zu den ermäßigten Preisen somit zwölf Yuan kosten.

Die Hy4-Vorschau wurde unter der Apache-2.0-Lizenz über Plattformen wie Hugging Face, ModelScope, GitCode und CNB bereitgestellt. Tencent zufolge werden die Gewichte und eine Systemkarte der offiziellen Hy4-Version bald veröffentlicht; einen genauen Termin nannte das Unternehmen nicht. Eine Systemkarte beschreibt die Fähigkeiten, Tests, Grenzen und Sicherheitsaspekte eines Modells. Bei der Veröffentlichung wolle Tencent besonders auf Risiken im Bereich Cybersicherheit und biologische Sicherheit achten.

Auch Hy4 flash soll in Kürze als günstigere Option mit Funktionen von Hy4 erscheinen. Tencent hat weder ein Veröffentlichungsdatum noch Preise bekannt gegeben. Die nächste Generation, Hy5, soll laut Unternehmen größer sein; einen Zeitplan für die Veröffentlichung gibt es noch nicht.

Warum Tencent sich auf Büroanwender konzentriert

Nach Zahlen von QuestMobile gab es im September 2026 monatlich 142 Millionen aktive Nutzerinnen und Nutzer von KI-Bürodiensten, 50,6 Prozent mehr als ein Jahr zuvor. WorkBuddy kam auf 32,353 Millionen, Baidus Dazi auf 9,77 Millionen, Qianwen Office auf 7,905 Millionen und Doubao Work auf 2,049 Millionen.

WorkBuddy erreichte etwa das 3,3-Fache der Nutzerzahl von Dazi und entsprach rund 23 Prozent der erfassten Nutzerinnen und Nutzer von KI-Bürodiensten. Damit hat Tencent eine starke Position in einem Markt, in dem der Zugang zu Arbeitsunterlagen, nützlichen Dokumenten und erledigten Aufgaben für Kunden wichtiger sein kann als die Attraktivität eines allgemeinen Chatbots.

Bei Assistenten für den privaten Gebrauch steht Tencent im Wettbewerb anders da. Yuanbao hatte im September 37,33 Millionen monatlich aktive Nutzerinnen und Nutzer, verglichen mit 419 Millionen bei Doubao, 158 Millionen bei Qianwen und 123 Millionen bei DeepSeek. Mit WorkBuddy erhält Hy4 daher ein Produkt, das in seiner eigenen Kategorie stärker positioniert ist.

Entscheidend für den kommerziellen Erfolg wird sein, ob die bessere Erledigung von Aufgaben Nutzer und Unternehmen zum Bezahlen bewegt. Nutzungszahlen messen die Größe der Zielgruppe; Tencents kommende Finanzergebnisse bieten eine weitere Gelegenheit, Ausgaben und Umsatz zu beurteilen. Die Ergebnisse für das dritte Quartal werden Mitte November erwartet. Mit Hy4 verknüpft das Unternehmen seine Investitionen in Modelle mit einer bestehenden Nutzerschaft im Bürobereich. Zu den zentralen Faktoren für das Kundenerlebnis werden nun Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosten.

Die wichtigsten Punkte

• Tencent hat am 4. November 2026 das offizielle Hy4-Modell mit 770 Milliarden Parametern veröffentlicht. Neu sind Funktionen zum visuellen Verstehen und zur Computerbedienung.
• Hy4 ist in WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, TokenHub und weiteren Tencent-Produkten verfügbar.
• Bei Tencents Bewertung von Finanzaufgaben erzielte Hy4 3,04 Punkte und lag damit vor den anderen getesteten offenen Modellen.
• In den unternehmenseigenen Tests lag die Halluzinationsrate bei 7,2 Prozent, nach 12,95 Prozent in der Vorschau.
• Die angegebenen API-Preise bleiben bei sechs Yuan pro einer Million Eingabe-Token und 18 Yuan pro einer Million Ausgabe-Token. Bis zum 31. Dezember berechnet TokenHub den halben Preis.
• Die offiziellen Modellgewichte, die Systemkarte und Hy4 flash sollen noch veröffentlicht werden; genaue Termine wurden nicht genannt.
• Tencent räumt ein, dass Hy4 den führenden geschlossenen Modellen weiterhin hinterherhinkt.